原创 計算機視覺與圖像新手的心酸胡扯

        我做計算機視覺有半年左右,也是現在現在很火的深度學習。有人說這個是“技術大爆炸”,突然冒出大批人來搞深度學習。但是我現在不想說深度學習,只想說說它的輔助工作---圖片處理基礎。       我是因爲讀研纔開始基礎計算機視覺

原创 caffe 數據庫LMDB的讀寫

讀寫的圖片都是灰度圖,rgb圖類似 一、讀數據(圖片的channel是2,其實是兩張圖片): Datum是caffe裏定義的一種存數據的結構。所以使用它時必須在開頭import caffe。 它的屬性有: channels:圖片的通道。如

原创 python圖片處理Image和skimage的不同

做cnn的難免要做大量的圖片處理。由於接手項目時間不長,且是新項目,前段時間寫代碼都很趕,現在稍微總結(恩,總結是個好習慣)。 1,首先安裝python-Image和python-skimage、python-matplotlib。  

原创 fast-rcnn訓練自己數據集以及demo代碼解讀和總結(面向fast-rcnn初學者)

首先推薦文章,裏面有講如何安裝fast-rcnn,以及編譯。 或者我直接把fast-rcnn的地址寫出來:https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn 一.最後的demo.py(地址:https://g

原创 hive筆記

CONCAT_WSseparator str1 str2 collect_set 建表 insert rand cast binarystringbinary base64binary bin 設置作業優先級 分區 單分區多分區

原创 機器學習經典之PCA的數學原理(很值得讀)

PCA(Principal Component Analysis)是一種常用的數據分析方法。PCA通過線性變換將原始數據變換爲一組各維度線性無關的表示,可用於提取數據的主要特徵分量,常用於高維數據的降維。網上關於PCA的文章有很多

原创 spring 自定義註解實現日誌統一處理

需求:通過註解的方式 統一處理controller和service的日誌(實現上可能不太嚴謹,主要是實現流程)原理:先自定義註解。用aop切面攔截方法的使用,看是否有對應的自定義的註解,如果有,在切面中進行日誌的統一打印,可以獲取到加了註

原创 樸素貝葉斯(二)實現NBCorpus分類(附代碼和數據)

理論可參考 :樸素貝葉斯(一)公式:(P(x)爲常數,可忽略不考慮)平滑:Nyk是類別爲yk的樣本個數,n是特徵的維數,Nyk,xi是類別爲yk的樣本中,第i維特徵的值是xi的樣本個數,α是平滑值。在對NBCorpus詞分類時,帶入上面的

原创 numpy常用方法

假設 : import scipy.io as scio import operator import numpy as np 1.求平均值 mean array1.mean(axis=0) == numpy.mean(array1

原创 樸素貝葉斯(一)

樸素貝葉斯(Naive Bayes)是一種簡單的分類算法,它的經典應用案例爲人所熟知:文本分類(如垃圾郵件過濾)。總結1、樸素貝葉斯有個前提的假設:每個條件(屬性)互相之間是獨立的。2、最初公式的分母是一個常數,忽略不計。3、在做詞分類時

原创 一個奇特的腳本輸出日誌方式-----記錄時間方式

我的python是野路子出身,平常會寫一些腳本處理少量數據。當然處理數據的過程中,都要有一些輸出記錄腳本是否是在執行或者是程序中間出錯卡死了,一般的辦法是在處理完一個文件就做一個輸出,但是當要處理的文件很小數量很多,這時每個文件的處理很快

原创 spring 自定義註解實現登陸攔截

需求:自定義一個註解,使得controller層的類或者方法在寫上這個註解後,會有登陸驗證。實現原理:(1)先寫一個自定義註解,註解上可以通過註釋確定是類/方法可以加此註解。(2)之後,寫一個攔截器,攔截器

原创 關於Class.getResource和ClassLoader.getResource的路徑問題

cahttp://www.cnblogs.com/yejg1212/p/3270152.html(有詳細例子,建議看)http://blog.csdn.net/netbug_nb/article/details/46121037(有詳細例

原创 faster rcnn源碼解讀(五)之layer(網絡裏的input-data)

faster rcnn用python版本的https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn layer源碼地址:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcn

原创 faster rcnn源碼解讀(四)之數據類型imdb.py和pascal_voc.py(主要是imdb和roidb數據類型的解說)

faster用python版本的https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn imdb.py源碼地址:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn/b